| 一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法 |
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| 引用本文： | 孙陶莹,章飞,曾庆军.一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法[J].江苏科技大学学报(社会科学版),2019,33(3). |
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| 作者姓名： | 孙陶莹 章飞 曾庆军 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学 电子信息学院,镇江,212003;江苏科技大学 电子信息学院,镇江,212003;江苏科技大学 电子信息学院,镇江,212003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;协同创新项目;江苏省高等学校自然科学研究项目 |
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| 摘 要： | 针对海洋背景噪声和水声传感器测量噪声大、信噪比低所导致的水下SLAM方法数据关联复杂、精度低的问题,提出一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法,该方法基于PHD滤波避免了复杂的数据关联,且在非线性函数高斯权重更新过程中引入平方根无迹变换,并进一步结合衰减记忆滤波,解决了由于模型误差和计算误差造成的协方差矩阵非正定和不对称性所导致的滤波发散问题,提高水下SLAM方法的精度.仿真实验将所提方法与RB-PHD-SLAM和UKF-PHD-SLAM方法进行对比分析,结果表明所提方法在对自身定位及地图特征估计精度上均有了明显的提高.
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| 关 键 词： | 概率假设密度 同步定位与地图构建 平方根无迹卡尔曼滤波 衰减记忆滤波 |
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